package com.kk.algorithm.floyd;

import java.util.Arrays;

/*
 * @Description:    弗洛伊德算法 --- 时间复杂度 n^3 (效率低)
 * @Author:         阿K
 * @CreateDate:     2021/2/12 11:00
 * @Param:
 * @Return:
**/
public class FloydAlgorithm {
    public static void main(String[] args) {

        // 测试图是否创建成功
        char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
        // 创建邻接矩阵
        int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length];
        final int N = 65535;
        matrix[0] = new int[]{0, 5, 7, N, N, N, 2};
        matrix[1] = new int[]{5, 0, N, 9, N, N, 3};
        matrix[2] = new int[]{7, N, 0, N, 8, N, N};
        matrix[3] = new int[]{N, 9, N, 0, N, 4, N};
        matrix[4] = new int[]{N, N, 8, N, 0, 5, 4};
        matrix[5] = new int[]{N, N, N, 4, 5, 0, 6};
        matrix[6] = new int[]{2, 3, N, N, 4, 6, 0};

        // 创建 Graph 对象
        Graph graph = new Graph (vertex.length, matrix, vertex);
        // 调用弗洛伊德算法
        graph.floyd ();
        graph.show ();
    }


}

// 构建图
class Graph {
    private char[] vertex;   // 存放顶点的数组
    private int[][] dis;     // 保存各个顶点出发到其他顶点的距离（同样也是保留最终结果）
    private int[][] pre;     // 保存到达目标顶点的前驱顶点

    /**
     * 构造器
     *
     * @param length 定义大小
     * @param matrix 邻接矩阵
     * @param vertex 顶点数组
     */
    public Graph(int length, int[][] matrix, char[] vertex) {
        this.vertex = vertex;
        this.dis = matrix;
        this.pre = new int[length][length];
        // 初始化 pre 数据，注：存放应是前驱顶点的下标
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            Arrays.fill (pre[i], i);
        }
    }

    // 显示 pre 和 dis 两个二位数组
    public void show() {
        // 为了便于阅读，进而优化输出
        char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
        for (int k = 0; k < dis.length; k++) {
            // 先输出前驱数组 pre 的一行
            for (int i = 0; i < dis.length; i++) {
                System.out.print (pre[k][i] + " ");
            }
            // 再输出dis 数组的一行
            for (int i = 0; i < dis.length; i++) {
                System.out.print ("(" + vertex[k] + "到" + vertex[i] + "的最短路径是" + dis[k][i] + ") ");
            }
            System.out.println ( );
            System.out.println ( );
        }
    }

    // 核心：弗洛伊德算法, 比较容易理解，而且容易实现（三层循环）
    public void floyd() {
        // 变量保持距离
        int len = 0;
        // 对中间顶点遍历， k 就是中间顶点的下标 [A, B, C, D, E, F, G]
        for (int k = 0; k < dis.length; k++) {
            // 从i顶点开始出发 [A, B, C, D, E, F, G]
            for (int i = 0; i < dis.length; i++) {
                // 到达j顶点 // [A, B, C, D, E, F, G]
                for (int j = 0; j < dis.length; j++) {
                    // 求出从i 顶点出发，经过 k中间顶点，到达 j 顶点距离
                    len = dis[i][k] + dis[k][j];
                    if (len < dis[i][j]) {       // 若len小于 dis[i][j]
                        dis[i][j] = len;        // 更新距离
                        pre[i][j] = pre[k][j];  // 更新前驱顶点
                    }
                }
            }
        }
    }
}
